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   图像处理和图像识别中常用的329个OpenCV函数  | 数螺 | NAUT IDEA
  </title>
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        数螺
       </p>
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     </div>
     <div class="hidden-xs col-sm-6 text-right">
      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
     </div>
    </div>
   </div>
  </div>
  <div class="container text-center">
   <h1>
    图像处理和图像识别中常用的329个OpenCV函数
   </h1>
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   ﻿﻿
   <title>
    图像处理和图像识别中常用的329个OpenCV函数 | 数盟社区
   </title>
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      <h1>
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         </li>
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          <a href="http://dataunion.org/category/tech/dm">
           数据挖掘
          </a>
         </li>
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-3314" id="menu-item-3314">
          <a href="http://dataunion.org/category/tech/viz" title="viz">
           可视化
          </a>
         </li>
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-3305" id="menu-item-3305">
          <a href="http://dataunion.org/category/tech/devl" title="devl">
           编程语言
          </a>
         </li>
        </ul>
       </li>
       <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-has-children menu-item-20876" id="menu-item-20876">
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         行业
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           行业应用
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          </a>
         </li>
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         </li>
        </ul>
       </li>
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       <div class="mscc">
        <h1 class="mscctitle">
         <a href="http://dataunion.org/20333.html">
          图像处理和图像识别中常用的329个OpenCV函数
         </a>
        </h1>
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         <em>
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       </div>
      </header>
      <div class="content-text">
       <p>
        出处：
        <a href="http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/5816253">
         fengbingchun的博客
        </a>
       </p>
       <p>
        1.   cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
       </p>
       <p>
        2.   cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
       </p>
       <p>
        3.   cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；
       </p>
       <p>
        4.   cvDestroyAllWindows：销毁显示图像文件的所有窗口；
       </p>
       <p>
        5.   cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
       </p>
       <p>
        6.   cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
       </p>
       <p>
        7.   cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
       </p>
       <p>
        8.   cvCreateFileCapture：通过参数设置确定要读入的AVI文件；
       </p>
       <p>
        9.   cvQueryFrame：用来将下一帧视频文件载入内存；
       </p>
       <p>
        10.  cvReleaseCapture：释放CvCapture结构开辟的内存空间；
       </p>
       <p>
        11.  cvCreateTrackbar：创建一个滚动条；
       </p>
       <p>
        12.  cvSetCaptureProperty：设置CvCapture对象的各种属性；
       </p>
       <p>
        13.  cvGetCaptureProperty：查询CvCapture对象的各种属性；
       </p>
       <p>
        14.  cvGetSize：当前图像结构的大小；
       </p>
       <p>
        15.  cvSmooth：对图像进行平滑处理；
       </p>
       <p>
        16.  cvPyrDown：图像金字塔，降采样，图像缩小为原来四分之一；
       </p>
       <p>
        17.  cvPyrUp：图像金字塔，将现有的图像在每个维度上都放大两倍；
       </p>
       <p>
        18.  cvResize：放大或缩小图像；
       </p>
       <p>
        19.  cvCreateCameraCapture：从摄像设备中读入数据；
       </p>
       <p>
        20.  cvCreateVideoWriter：创建一个写入设备以便逐帧将视频流写入视频文件；
       </p>
       <p>
        21.  cvWriteFrame：逐帧将视频流写入文件；
       </p>
       <p>
        22.  cvReleaseVideoWriter：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间；
       </p>
       <p>
        23.  CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素；
       </p>
       <p>
        24.  cvAbs：计算数组中所有元素的绝对值；
       </p>
       <p>
        25.  cvAbsDiff：计算两个数组差值的绝对值；
       </p>
       <p>
        26.  cvAbsDiffS：计算数组和标量差值的绝对值；
       </p>
       <p>
        27.  cvAdd：两个数组的元素级的加运算；
       </p>
       <p>
        28.  cvAddS：一个数组和一个标量的元素级的相加运算；
       </p>
       <p>
        29.  cvAddWeighted：两个数组的元素级的加权相加运算(alpha运算)；
       </p>
       <p>
       </p>
       <p name="OLE_LINK16">
       </p>
       <p name="OLE_LINK15">
       </p>
       30.  cvScaleAdd：计算一个数组缩放后与另一个数组的和；
       <p>
       </p>
       <p>
        31.  cvAvg：计算数组中所有元素的平均值；
       </p>
       <p>
        32.  cvAvgSdv：计算数组中所有元素的绝对值和标准差；
       </p>
       <p>
        33.  cvCalcCovarMatrix：计算一组n维空间向量的协方差；
       </p>
       <p>
        34.  cvCmp：对两个数组中的所有元素运用设置的比较操作；
       </p>
       <p>
        35.  cvCmpS：对数组和标量运用设置的比较操作；
       </p>
       <p>
        36.  cvConvertScale(cvConvert)：用可选的缩放值转换数组元素类型；
       </p>
       <p>
        37.  cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中；
       </p>
       <p>
        38.  cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数；
       </p>
       <p>
        39.  cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)；
       </p>
       <p>
        40.  cvCvtColor：将数组的通道从一个颜色空间转换另外一个颜色空间；
       </p>
       <p>
        41.  cvDet：计算方阵的行列式；
       </p>
       <p>
        42.  cvDotProduct：计算两个向量的点积；
       </p>
       <p>
        43.  cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量；
       </p>
       <p>
        44.  cvFlip：围绕选定轴翻转；
       </p>
       <p>
        45.  cvGEMM：矩阵乘法；
       </p>
       <p>
        46.  cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；
       </p>
       <p>
        47.  cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素；
       </p>
       <p>
        48.  cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素；
       </p>
       <p>
        49.  cvGetDims：返回数组的维数；
       </p>
       <p>
        50.  cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小；
       </p>
       <p>
        51.  cvGetRow：从一个数组的行中复制元素值；
       </p>
       <p>
        52.  cvGetRows：从一个数组的多个相邻的行中复制元素值；
       </p>
       <p>
        53.  cvGetSize：得到二维的数组的尺寸，以CvSize返回；
       </p>
       <p>
        54.  cvGetSubRect：从一个数组的子区域复制元素值；
       </p>
       <p>
        55.  cvInRange：检查一个数组的元素是否在另外两个数组中的值的范围内；
       </p>
       <p>
        56.  cvInRangeS：检查一个数组的元素的值是否在另外两个标量的范围内；
       </p>
       <p>
        57.  cvInvert：求矩阵的逆；
       </p>
       <p>
        58.  cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离；
       </p>
       <p>
        59.  cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作；
       </p>
       <p>
        60.  cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作；
       </p>
       <p>
        61.  cvMin：在两个数组中进行元素级的取最小值操作；
       </p>
       <p>
        62.  cvMinS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最小值操作；
       </p>
       <p>
        63.  cvMinMaxLoc：寻找数组中的最大最小值；
       </p>
       <p>
        64.  cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)；
       </p>
       <p>
        65.  cvDiv：用另外一个数组对一个数组进行元素级的除法运算；
       </p>
       <p>
        66.  cvNormalize：将数组中元素进行归一化；
       </p>
       <p>
        67.  cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量；
       </p>
       <p>
        68.  cvRepeat：以平铺的方式进行数组复制；
       </p>
       <p>
        69.  cvSet：用给定值初始化数组；
       </p>
       <p>
        70.  cvSetZero：将数组中所有元素初始化为0；
       </p>
       <p>
        71.  cvSetIdentity：将数组中对角线上的元素设为1，其他置0；
       </p>
       <p>
        72.  cvSolve：求出线性方程组的解；
       </p>
       <p>
        73.  cvSplit：将多通道数组分割成多个单通道数组；
       </p>
       <p>
        74.  cvMerge：把几个单通道图像合并为一个多通道图像；
       </p>
       <p>
        75.  cvSub：两个数组元素级的相减；
       </p>
       <p>
        76.  cvSubS：元素级的从数组中减去标量；
       </p>
       <p>
        77.  cvSubRS：元素级的从标量中减去数组；
       </p>
       <p>
        78.  cvSum：对数组中的所有元素求和；
       </p>
       <p>
        79.  cvSVD：二维矩阵的奇异值分解；
       </p>
       <p>
        80.  cvSVBkSb：奇异值回代计算；
       </p>
       <p>
        81.  cvTrace：计算矩阵迹；
       </p>
       <p>
        82.  cvTranspose：矩阵的转置运算；
       </p>
       <p>
        83.  cvNot：按位对数组中的每一个元素求反；
       </p>
       <p>
        84.  cvOr：对两个数组进行按位或操作；
       </p>
       <p>
        85.  cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作；
       </p>
       <p>
        86.  cvXor：对两个数组进行按位异或操作；
       </p>
       <p>
        87.  cvXorS：在数组和标量之间进行按位异或操作；
       </p>
       <p>
        88.  cvAnd：对两个数组进行按位与操作；
       </p>
       <p>
        89.  cvAndS：在数组和标量之间进行按位与操作；
       </p>
       <p>
        90.  cvZero：将所有数组中的元素置为0；
       </p>
       <p>
        91.  cvConvertScaleAbs：计算可选的缩放值的绝对值之后再转换数组元素的类型；
       </p>
       <p>
        92.  cvNorm：计算数组的绝对范数， 绝对差分范数或者相对差分范数；
       </p>
       <p>
        93.  cvScale：是cvConvertScale的一个宏，可以用来重新调整数组的内容，并且可以将参数从一种数据类型转换为另一种；
       </p>
       <p>
        94.  cvT：是函数cvTranspose的缩写；
       </p>
       <p>
        95.  cvLine：画直线；
       </p>
       <p>
        96.  cvRectangle：画矩形；
       </p>
       <p>
        97.  cvCircle：画圆；
       </p>
       <p>
        98.  cvEllipse：画椭圆；
       </p>
       <p>
        99.  cvEllipseBox：使用外接矩形描述椭圆；
       </p>
       <p>
        100.cvFillPoly、cvFillConvexPoly、cvPolyLine：画多边形；
       </p>
       <p>
        101.cvPutText：在图像上输出一些文本；
       </p>
       <p>
        102.cvGetTextSize：计算文本串的宽和高；
       </p>
       <p>
        103.cvInitFont：采用一组参数配置一些用于屏幕输出的基本个特定字体；
       </p>
       <p>
        104.cvSave：矩阵保存；
       </p>
       <p>
        105.cvLoad：矩阵读取；
       </p>
       <p>
        106.cvOpenFileStorage：为读/写打开存储文件；
       </p>
       <p>
        107.cvReleaseFileStorage：释放存储的数据；
       </p>
       <p>
        108.cvStartWriteStruct：开始写入新的数据结构；
       </p>
       <p>
        109.cvEndWriteStruct：结束写入数据结构；
       </p>
       <p>
        110.cvWriteInt：写入整数型；
       </p>
       <p>
        111.cvWriteReal：写入浮点型；
       </p>
       <p>
        112.cvWriteString：写入字符型；
       </p>
       <p>
        113.cvWriteComment：写一个XML或YAML的注释字串；
       </p>
       <p>
        114.cvWrite：写一个对象；
       </p>
       <p>
        115.cvWriteRawData：写入多个数值；
       </p>
       <p>
        116.cvWriteFileNode：将文件节点写入另一个文件存储器；
       </p>
       <p>
        117.cvGetRootFileNode：获取存储器最顶层的节点；
       </p>
       <p>
        118.cvGetFileNodeByName：在映图或存储器中找到相应节点；
       </p>
       <p>
        119.cvGetHashedKey：为名称返回一个惟一的指针；
       </p>
       <p>
        120.cvGetFileNode：在映图或文件存储器中找到节点；
       </p>
       <p>
        121.cvGetFileNodeName：返回文件的节点名；
       </p>
       <p>
        122.cvReadInt：读取一个无名称的整数型；
       </p>
       <p>
        123.cvReadIntByName：读取一个有名称的整数型；
       </p>
       <p>
        124.cvReadReal：读取一个无名称的浮点型；
       </p>
       <p>
        125.cvReadRealByName：读取一个有名称的浮点型；
       </p>
       <p>
        126.cvReadString：从文件节点中寻找字符串；
       </p>
       <p>
        127.cvReadStringByName：找到一个有名称的文件节点并返回它；
       </p>
       <p>
        128.cvRead：将对象解码并返回它的指针；
       </p>
       <p>
        129.cvReadByName：找到对象并解码；
       </p>
       <p>
        130.cvReadRawData：读取多个数值；
       </p>
       <p>
        131.cvStartReadRawData：初始化文件节点序列的读取；
       </p>
       <p>
        132.cvReadRawDataSlice：读取文件节点的内容；
       </p>
       <p>
        133.cvGetModuleInfo：检查IPP库是否已经正常安装并且检验运行是否正常；
       </p>
       <p>
        134.cvResizeWindow：用来调整窗口的大小；
       </p>
       <p>
        135.cvSaveImage：保存图像；
       </p>
       <p>
        136.cvMoveWindow：将窗口移动到其左上角为x,y的位置；
       </p>
       <p>
        137.cvDestroyAllWindow：用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间；
       </p>
       <p>
        138.cvGetTrackbarPos：读取滑动条的值；
       </p>
       <p>
        139.cvSetTrackbarPos：设置滑动条的值；
       </p>
       <p>
        140.cvGrabFrame：快速的从摄像头或视频文件中抓取帧，被抓取的帧在内部被存储；
       </p>
       <p>
        141.cvRetrieveFrame：
       </p>
       <p name="OLE_LINK2">
       </p>
       <p name="OLE_LINK1">
       </p>
       取回由函数cvGrabFrame抓取的图像，返回的图像不可以被用户释放或者修改；
       <p>
       </p>
       <p>
        142.cvConvertImage：用于在常用的不同图像格式之间转换；
       </p>
       <p>
        143.cvErode：形态学腐蚀；
       </p>
       <p>
        144.cvDilate：形态学膨胀；
       </p>
       <p>
        145.cvMorphologyEx：更通用的形态学函数；
       </p>
       <p>
        146.cvCreateStructuringElementEx：创建自定义的IplConvKernel核，应用在相应形态学操作中；
       </p>
       <p>
        147.cvReleaseStructuringElement：释放由自定义创建的IplConvKernel核；
       </p>
       <p>
        148.cvFloodFill：漫水填充算法，用来进一步控制哪些区域将被填充颜色；
       </p>
       <p>
        149.cvPyrSegmentation：利用金字塔实现图像分割；
       </p>
       <p>
        150.cvThreshold：图像阈值化；
       </p>
       <p>
        151.cvAcc：可以将8位整数类型图像累加为浮点图像；
       </p>
       <p>
        152.cvAdaptiveThreshold：图像自适应阈值；
       </p>
       <p>
        153.cvFilter2D：图像卷积；
       </p>
       <p>
        154.cvCopyMakeBorder：将特定的图像轻微变大，然后以各种方式自动填充图像边界；
       </p>
       <p>
        155.cvCanny：Canny边缘检测；
       </p>
       <p>
        156.cvSobel：图像边缘检测，Sobel算子；
       </p>
       <p>
        157.cvLaplace：拉普拉斯变换、图像边缘检测；
       </p>
       <p>
        158.cvHoughLines2：霍夫直线变换；
       </p>
       <p>
        159.cvHoughCircles：霍夫圆变换；
       </p>
       <p>
        160.cvWarpAffine：稠密仿射变换；
       </p>
       <p>
        161.cvGetQuadrangleSubPix：仿射变换(提取像素四边形，使用子像素精度)；
       </p>
       <p>
        162.cvGetRectSubPix：从图像中提取像素矩形，使用子像素精度；
       </p>
       <p>
        163.cvGetAffineTransform：仿射映射矩阵的计算；
       </p>
       <p>
        164.cvCloneImage：将整个IplImage结构复制到新的IplImage中；
       </p>
       <p>
        165.cv2DRotationMatrix：仿射映射矩阵的计算；
       </p>
       <p>
        166.cvTransform：稀疏仿射变换；
       </p>
       <p>
        167.cvWarpPerspective：密集透视变换(单应性)；
       </p>
       <p>
        168.cvGetPerspectiveTransform：计算透视映射矩阵；
       </p>
       <p>
        169.cvPerspectiveTransform：稀疏透视变换；
       </p>
       <p>
        170.cvCartToPolar：将数值从笛卡尔空间到极坐标(极性空间)进行映射；
       </p>
       <p>
        171.cvPolarToCart：将数值从极性空间到笛卡尔空间进行映射；
       </p>
       <p>
        172.cvLogPolar：对数极坐标变换；
       </p>
       <p>
        173.cvDFT：离散傅里叶变换；
       </p>
       <p>
        174.cvMulSpectrums：频谱乘法；
       </p>
       <p>
        175.cvDCT：离散余弦变换；
       </p>
       <p>
        176.cvIntegral：计算积分图像；
       </p>
       <p>
        177.cvDistTransform：图像的距离变换；
       </p>
       <p>
        178.cvEqualizeHist：直方图均衡化；
       </p>
       <p>
       </p>
       <p name="OLE_LINK20">
       </p>
       <p name="OLE_LINK19">
       </p>
       179.cvCreateHist：创建一新直方图；
       <p>
       </p>
       <p>
        180.cvReleaseHist：释放创建的直方图；
       </p>
       <p>
        181.cvMakeHistHeaderForArray：根据已给出的数据创建直方图；
       </p>
       <p>
        182.cvNormalizeHist：归一化直方图；
       </p>
       <p>
        183.cvThreshHist：直方图阈值函数；
       </p>
       <p>
        184.cvCalcHist：从图像中自动计算直方图；
       </p>
       <p>
        185.cvCompareHist：用于对比两个直方图的相似度；
       </p>
       <p>
        186.cvCalcEMD2：陆地移动距离(EMD)算法；
       </p>
       <p>
        187.cvCalcBackProject：反向投影；
       </p>
       <p>
        188.cvCalcBackProjectPatch：图块的方向投影；
       </p>
       <p>
        189.cvMatchTemplate：模板匹配；
       </p>
       <p>
        190.cvCreateMemStorage：用于创建一个内存存储器；
       </p>
       <p>
        191.cvCreateSeq：创建序列；
       </p>
       <p>
        192.cvSeqInvert：将序列进行逆序操作；
       </p>
       <p>
        193.cvCvtSeqToArray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中；
       </p>
       <p>
        194.cvFindContours：从二值图像中寻找轮廓；
       </p>
       <p>
        195.cvDrawContours：绘制轮廓；
       </p>
       <p>
        196.cvApproxPoly：使用多边形逼近一个轮廓；
       </p>
       <p>
        197.cvConvexHull2：使用Sklansky算法计算2D点集的凸外形；
       </p>
       <p>
        198.cvPointPolygonTest：点在多边形中的位置(内部、外部、多边形边上)；
       </p>
       <p>
        199.cvContourPerimeter：轮廓长度；
       </p>
       <p>
        200.cvContoursMoments：计算轮廓矩；
       </p>
       <p>
        201.cvMoments：计算Hu不变矩；
       </p>
       <p>
        202.cvMatchShapes：使用矩进行匹配；
       </p>
       <p>
        203.cvInitLineIterator：对任意直线上的像素进行采样；
       </p>
       <p>
        204.cvSampleLine：对直线采样；
       </p>
       <p>
        205.cvAbsDiff：帧差；
       </p>
       <p>
        206.cvWatershed：分水岭算法；
       </p>
       <p>
        207.cvInpaint：修补图像；
       </p>
       <p>
        208.cvGoodFeaturesToTrack：寻找角点；
       </p>
       <p>
        209.cvCornerHarris：Harris角点检测；
       </p>
       <p>
        210.cvFindCornerSubPix：用于发现亚像素精度的角点位置；
       </p>
       <p>
        211.cvMeanShift：mean-shift跟踪算法；
       </p>
       <p>
        212.cvCamShift：camshift跟踪算法；
       </p>
       <p>
        213.cvCreateConDensation：condensation算法，分配condensation滤波器结构；
       </p>
       <p>
        214.cvReleaseConDensation：condensation算法，释放condensation滤波器结构；
       </p>
       <p>
        215.cvConDensInitSampleSet：condensation算法，初始化condensation算法中的粒子集；
       </p>
       <p>
        216.cvConDensUpdateByTime：condensation算法，估计下个模型状态；
       </p>
       <p>
        217.cvConvertPointsHomogenious：对齐次坐标进行转换；
       </p>
       <p>
        218.cvFindChessboardCorners：定位棋盘角点；
       </p>
       <p>
        219.cvCalibrateCamera2：利用定标来计算摄像机的内参数和外参数；
       </p>
       <p>
        220.cvInitUndistortMap：计算形变和非行变图像的对应；
       </p>
       <p>
       </p>
       <p name="OLE_LINK33">
       </p>
       <p name="OLE_LINK32">
       </p>
       221.cvInitUndistortRectifyMap：computes the undistortion and rectification transformation map；
       <p>
       </p>
       <p>
        222.cvRemap：图像重映射，校正标定图像，图像插值；
       </p>
       <p>
        223.cvFindFundamentalMat：由两幅图像中对应点计算出基本矩阵；
       </p>
       <p>
        224.cvComputeCorrespondEpilines：为一幅图像中的点计算其在另一幅图像中对应的对极线；
       </p>
       <p name="_GoBack">
       </p>
       <p>
       </p>
       <p>
       </p>
       <p name="OLE_LINK10">
       </p>
       <p name="OLE_LINK9">
       </p>
       225.cvDrawChessboardCorners：绘制检测到的棋盘角点；
       <p>
       </p>
       <p>
        226.cvFindHomography：计算单应性矩阵；
       </p>
       <p>
        227.cvRodrigues2：罗德里格斯变换；
       </p>
       <p>
        228.cvFitLine：直线拟合算法；
       </p>
       <p>
        229.cvCalcCovarMatrix：计算协方差矩阵；
       </p>
       <p>
        230.cvInvert：计算协方差矩阵的逆矩阵；
       </p>
       <p>
        231.cvMahalanobis：计算Mahalanobis距离；
       </p>
       <p>
        232.cvKMeans2：K均值；
       </p>
       <p>
        233.cvCloneMat：根据一个已有的矩阵创建一个新矩阵；
       </p>
       <p>
        234.cvPreCornerDetect：计算用于角点检测的特征图；
       </p>
       <p>
        235.cvGetImage：CvMat图像数据格式转换成IplImage图像数据格式；
       </p>
       <p>
        236.cvMatMul：两矩阵相乘；
       </p>
       <p>
        237.cvMatMulAdd：dst = src1 * src2 + src3；
       </p>
       <p>
        238.cvRound：返回和参数最接近的整数值；
       </p>
       <p>
        239.cvFloor：返回不大于参数的最大整数值；
       </p>
       <p>
        240.cvCeil：返回不小于参数的最小整数值；
       </p>
       <p>
        241.cvCreateImage：创建图像；
       </p>
       <p>
        242.cvSetMouseCallback：用鼠标获取确定窗口上的矩形；
       </p>
       <p>
        243.cvContourArea：计算整个或部分轮廓的面积；
       </p>
       <p>
        244.cvArcLength：计算轮廓周长或曲线长度；
       </p>
       <p>
        245.cvBoundingRect：计算点集的最外面矩形边界(获取轮廓的外接矩形)；
       </p>
       <p>
        246.cvSeqRemove：删除序列中指定位置的元素(轮廓)；
       </p>
       <p>
        247.cvGetTickCount：返回64位长整数的时间数据；
       </p>
       <p>
        248.cvGetTickFrequency：返回系统时钟频率；
       </p>
       <p>
        249.cvRNG：随机生成一个64位随机数(uint64)；
       </p>
       <p>
        250.cvRandInt：返回均匀分布32位的随机数(uint32)；
       </p>
       <p>
        251.cvRandReal:返回均匀分布0~1之间的随机小数；
       </p>
       <p>
        252.cvRandArr：
       </p>
       <p name="OLE_LINK4">
       </p>
       <p name="OLE_LINK3">
       </p>
       用随机数填充数组并更新RNG状态；
       <p>
       </p>
       <p>
        253.cvRandInit：初始化CvRandState数据结构，可以选定随机分布的种类，并给定它种子；
       </p>
       <p>
        254.cvInitMatHeader：初始化矩阵头，不分配存储空间；
       </p>
       <p>
        255.cvTermCriteria：迭代算法终止准则；
       </p>
       <p>
        256.CvSVMParams：SVM训练参数，该结构需要初始化，并传递给CvSVM训练函数；
       </p>
       <p>
        257.CvSVM::train：训练SVM(支持向量机)；
       </p>
       <p>
        258.CvSVM::predict：预测一个新样本的响应值，在分类问题中，这个函数返回类别编号，在回归问题中，返回函数值；
       </p>
       <p>
        259.cvSet2D：修改指定的数组；
       </p>
       <p>
        260.CvSVM::get_support_vector_count：获得支持向量的个数；
       </p>
       <p>
        261.CvSVM::get_support_vector：获得对应索引编号的支持向量；
       </p>
       <p>
        262.CvSVM::save：将SVM训练完的数据保存到指定的文件中(save来源于cvStatModel为ML库的通用类)；
       </p>
       <p>
        263.CvSVM::load：将指定的文件装载到SVM指定的对象中；
       </p>
       <p>
        264.cvCreateBGCodeBookModel：codebook方法中，初始化；
       </p>
       <p>
        265.cvBGCodeBookUpdate：codebook方法中，更新背景模型；
       </p>
       <p>
        266.cvBGCodeBookClearStale：codebook方法中，清除消极的codebook；
       </p>
       <p>
        267.cvBGCodeBookDiff：codebook方法中，背景减除；
       </p>
       <p>
        268.cvReleaseBGCodeBookModel：codebook方法中，释放资源；
       </p>
       <p>
        269.cvSegmentFGMask：对前景做连通域分割；
       </p>
       <p>
        270.cvRunningAvg：更新running average，可用于运动目标检测中更新背景；
       </p>
       <p>
        271.cvCalcOpticalFlowHS：使用Horn&amp;Schunck算法计算两幅图像的光流；
       </p>
       <p>
        272.cvCalcOpticalFlowLK：使用Lucas&amp;Kanade算法计算两幅图像的光流(非金字塔)；
       </p>
       <p>
        273.cvCalcOpticalFlowPyrLK：使用金字塔Lucas&amp;Kanade方法计算一个稀疏特征集的光流；
       </p>
       <p>
       </p>
       <p name="OLE_LINK12">
       </p>
       <p name="OLE_LINK11">
       </p>
       274.cvCalcOpticalFlowBM：用块匹配方法计算两幅图像的光流；
       <p>
       </p>
       <p>
        275.cvUpdateMotionHistory：运动模板中，去掉影像以更新运动历史图像；
       </p>
       <p>
        276.cvRunningAvg：更新running average滑动平均；
       </p>
       <p>
       </p>
       <p name="OLE_LINK14">
       </p>
       <p name="OLE_LINK13">
       </p>
       277.cvCalcMotionGradient：运动模板中，计算运动历史图像的梯度方向；
       <p>
       </p>
       <p>
        278.cvSegmentMotion：运动模板中，将整个运动分割为独立的运动部分；
       </p>
       <p>
        279.cvCalcGlobalOrientation：运动模板中，计算某些选择区域的全局运动方向；
       </p>
       <p>
        280.cvGetMinMaxHistValue：直方图中找到最小值和最大值；
       </p>
       <p>
        281.cvMinAreaRect2：寻找最小面积的外接矩形；
       </p>
       <p>
        282.cvMinEnclosingCircle：计算轮廓的最小外接圆；
       </p>
       <p>
        283.cvFitEllipse2：获取轮廓的椭圆边界框；
       </p>
       <p>
        284.cvMaxRect：寻找包含两个输入矩形的具有最小面积的矩形边界；
       </p>
       <p>
        285.cvBoxPoints：寻找盒子的顶点；
       </p>
       <p>
        286.cvCreateKalman：Kalman中，分配Kalman滤波器结构；
       </p>
       <p>
        287.cvReleaseKalman：Kalman中，释放Kalman滤波器结构；
       </p>
       <p>
        288.cvKalmanPredict：Kalman中，估计后来的模型状态；
       </p>
       <p>
        289.cvKalmanCorrect：Kalman中，调节模型状态；
       </p>
       <p>
        290.cvLoadHaarClassifierCascade：CvHaarClassifierCascade中，从文件中装载训练好的级联分类器或者从OpenCV中嵌入的分类器数据库中导入；
       </p>
       <p>
        291.cvHaarDetectObjects：
       </p>
       <p name="OLE_LINK6">
       </p>
       <p name="OLE_LINK5">
       </p>
       CvHaarClassifierCascade中，检测图像中的目标；
       <p>
       </p>
       <p>
        292.cvSetImageForHaarClassifierCascade：CvHaarClassifierCascade中，为隐藏的cascade(hidden cascade)指定图像；
       </p>
       <p>
        293.cvReleaseHaarClassifierCascade：CvHaarClassifierCascade中，释放haar classifier cascade；
       </p>
       <p>
        294.cvRunHaarClassifierCascade：CvHaarClassifierCascade中，在给定位置的图像中运行cascade of boosted classifier；
       </p>
       <p>
        295.CvAdaptiveSkinDetector::process：皮肤检测；
       </p>
       <p>
        296.cvCalcEigenObjects：计算传入影像阵列的eigen vector、eigen value、image average(影像平均值)；
       </p>
       <p>
        297.cvEigenDecomposite：透过eigen vector和原始影像集来解析每张图片降维后对应的系数coefficients；
       </p>
       <p>
        298.cvEigenProjection：投影图片在特征空间；
       </p>
       <p>
        299.cvAlloc：分配内存；
       </p>
       <p>
        300.cvFree：释放内存(cvAlloc与cvFree应匹配出现)；
       </p>
       <p>
        301.CvANN_MLP::create：constructs MLP(multi-layer perceptrons) withthe specified topology；
       </p>
       <p>
        302.CvANN_MLP::train：trains/updates MLP；
       </p>
       <p>
        303.CvANN_MLP::predict：predicts responses for input samples；
       </p>
       <p>
        304.CvANN_MLP::get_layer_count：returns the number fo layers in the MLP；
       </p>
       <p>
        305.CvANN_MLP::get_layer_size：returns numbers of neurons in each layer ofthe MLP；
       </p>
       <p>
        306.CvANN_MLP::get_weights：returns neurons weights of the particularlayer；
       </p>
       <p>
       </p>
       <p name="OLE_LINK8">
       </p>
       <p name="OLE_LINK7">
       </p>
       307.CvKNearest::CvKNearest：default and training constructors；
       <p>
       </p>
       <p>
        308.CvKNearest::train：trains the model；
       </p>
       <p>
        309.CvKNearest::find_nearest：finds the neighbors and predicts responses forinput vectors；
       </p>
       <p>
        310.CvKNearest::get_max_k：returns the number of maximum neighbors thatmay be passed to the method CvKNearest::find_nearest()；
       </p>
       <p>
        311.CvKNearest::get_var_count：returns the number of used features(variablescount)；
       </p>
       <p>
        312.CvKNearest::get_sample_count：returns the total number of train samples；
       </p>
       <p>
        313.CvKNearest::is_regression：returns type of the problem(true forregression and false for classification)；
       </p>
       <p>
        314.cvGetSeqElem：returns a pointer to a sequenceelement according to its index；
       </p>
       <p>
        315.cvGetReal2D：return a specific element ofsingle-channel 2D array；
       </p>
       <p>
        316.cvSqrt：计算平方根；
       </p>
       <p>
        317.cvPow：对数组内每个元素求幂；
       </p>
       <p>
        318.cvCbrt：计算立方根；
       </p>
       <p>
        319.cvExp：计算数组元素的指数幂；
       </p>
       <p>
        320.cvLog：计算每个数组元素的绝对值的自然对数；
       </p>
       <p>
        321.cvSetImageROI：设置感兴趣区域；
       </p>
       <p>
        322.cvResetImageROI：释放感兴趣区域；
       </p>
       <p>
        323.cvSetImageCOI：设置感兴趣通道；
       </p>
       <p>
        324.cvLUT：显示查找表，实际上就是一张像素灰度值的映射表，它将实际采样到的像素灰度值经过一定的变换如阈值、反转、二值化、对比度调整、线性变换等，变成了另外一个与之对应的灰度值；
       </p>
       <p>
        325. class FeatureDetector：abstract base class for 2D image feature detectors；
       </p>
       <p>
        326. class FastFeatureDetector：wrapping class for feature detection using the FAST() method；
       </p>
       <p>
        327. class SURF(SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor)：extracting Speeded Up RobustFeatures from an image；
       </p>
       <p>
        328. class SIFT(SiftFeatureDetector)：extracting keypoints and computingdescriptors using the Scale Invariant Feature Transform(SIFT) algorithm；
       </p>
       <p>
        329.cvExtractSURF：detects keypoints andcomputes SURF descriptors for them；
       </p>
      </div>
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        <a href="http://dataunion.org/wp-login.php?redirect_to=http%3A%2F%2Fdataunion.org%2F20333.html">
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        发表自已的想法.
       </p>
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          <a href="http://taidizh.com/">
           泰迪智慧
          </a>
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          <a href="http://www.transwarp.cn/">
           星环科技
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           珈和遥感
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           小象学院
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        合作伙伴
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       功能
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        <a href="https://cn.wordpress.org/" title="基于WordPress，一个优美、先进的个人信息发布平台。">
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        做最棒的数据科学社区
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